C++

C++是一门由Bjarne Stroustrup于1980年代在贝尔实验室开发的通用编程语言,其设计初衷是“带类的C”,即在C语言的基础上增加了面向对象编程等特性。它完美继承了C语言的高效性和底层控制能力(如指针和内存直接操作),同时引入了类、封装、继承、多态等面向对象机制,以及模板、泛型编程、异常处理、标准模板库(STL)等现代特性,使其成为一个兼具高性能和高抽象层次的多范式语言。C++以其极高的执行效率和灵活性著称,既可用于开发操作系统、游戏引擎、嵌入式系统、高频交易等对性能极度敏感的底层系统,也能构建大型复杂的桌面应用和服务器软件。然而,这种强大和自由也带来了显著的复杂性,学习曲线陡峭,需要程序员手动管理内存并深入理解语言细节。尽管面临现代语言(如Rust、Go)的挑战,但凭借其成熟的生态、庞大的代码遗产和持续的标准化演进(C++11/14/17/20),C++至今仍是系统级开发和高性能计算领域不可或缺的基石语言。
该系统是为配套硬件定制的一套包含硬件控制、用户管理、数据管理、图像检测、AI检测子系统等多功能于一体的软件系统。硬件控制模块通过以太网、串口、USB等方式实现与硬件控制单元的通讯,如PLC、X-Ray发射器、X-Ray成像控制器、异常执行机构等,从而实现对硬件设备的操控;用户管理模块实现了角色分配与
60C++机器深度学习
系统支持训练项目管理、故障模拟、驾驶操作考核、成绩评分、振动反馈、UI界面控制、AI智能问答、训练记录查询及数据统计分析等功能,同时支持多训练科目切换、题库管理及设备联动,实现完整的仿真培训业务流程。
140C++人工智能
对PDF、Word、TXT等多格式文档进行文本清洗、切片分块、向量化编码;基于向量数据库搭建检索引擎,结合相似度匹配、重排序算法优化检索精度;接入大模型Prompt工程优化问答逻辑,构建检索+生成的RAG推理链路;完成前后端对接与接口封装,实现私有化部署与稳定服务调用。
370C++人工智能
设计分阶段课程学习与⾃动切换策略,提升⻓周期训练稳定性并降低策略震荡⻛险。构建Sim2Real接⼝与并联映射能⼒,完成⼯作空间惩罚与动作低通滤波,为控制侧联调提供稳定输入。⽀持⻓周期训练、断点恢复与回归验证。打通模型管理与ONNX导出链路,为C++侧推理部署与跨平台集成提供标准模型接⼝。
290C++机器深度学习
系统提供多终端SDK,支持Java、C++、C#、Python等主流语言,方便各类业务系统快速集成。基于RK3588边缘算力设备,实现毫秒级快速识别,无需依赖云端即可完成端侧推理,满足低延迟、数据本地化及恶劣网络环境下的实时作业需求。算法能够精准定位集装箱箱号及箱型号所在区域,并高鲁棒性地识别印刷、
510C++人工智能
通过4台Mech-Eye3D工业相机,对预制梁焊接区域进行视觉检测,计算焊接点三维坐标,并通过TCP发送给PLC/机器人执行自动焊接。六大功能模块①相机管理(MechMindCamera.cs)封装Mech-EyeSDK,支持4台相机独立发现/连接/断开,拍摄深度图(TIFF)和2D灰度图(PNG)
370C++人工智能
核心模块:包含dat格式解析与重组、滑动窗口智能切分、多维可视化(时/频/时频域联动)、音频回放校验及批量标注导出五大模块。功能描述:支持DAS专有二进制格式的直接读取与解析,通过“视听协同”辅助人工判读,一键生成深度学习训练样本。工具解决了传统标注效率低、边界识别难的问题,将标注效率提升40%以上
490C++人工智能
1碰撞检测模块:预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块:使用传统或深度学习检测具体的货物容器(托盘,货架,料笼),厂区的行人,头盔,车辆等3避障检测模块:360°雷达检测避障,可对高于8cm的静态物体进行检测,不针对特定物体,不依赖数据集,移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出
480C++自动驾驶
PrAlmodel开源项目
从零构建一个全新的、与现有所有AI架构无关的类脑认知系统。不预设任何功能模块,模拟大脑皮层的Pr-Al分子梯度轴,让网络在与环境和任务的交互中自发分化出不同功能区域。核心创新创新 说明 人脑对应层级预测编码 4层网络,每层独立预测,预测误差驱动学习 皮层分层结构(V1→V2→V4→IT)Pr-Al功
601C++人工智能
功能介绍:1.细长静电线链接CV算法识别(属于cv算法模型识别小目标中的细长特难目标检测)2.工作人员值守识别3.当装卸车作业时,未连接静电线就开始作业时,预警
1330C++人工智能
雷达数据处理产品系统
点云聚类目标跟踪航迹框生成场景识别利用模型去做端到端处理算法工作全部涉及测试验证模型量化部署实现符合要求的全部功能还可以按照需求进行扩展开创性的引入模型在工程化的工作中
600C++汽车
1、拍卖算法模块,包含(协商模块,任务添加模块,任务移除模块),鲸鱼优化算法,包含(螺旋上升、全局探索,局部探索)2、在无人机和无人车被干扰的条件下实现任务规划
640C++自动驾驶
LamaErasure产品系统
⚡零配置环境,开箱即用:所有推理环境(ONNXRuntime,OpenCV)均已作为ThirdLib静态/动态链接集成,无需在目标机器上安装Python或任何深度学习框架。?丝滑的交互式画布(InpaintCanvas):支持鼠标直接在图像上涂抹生成Mask,实时调用后端ONNX模型进行图像无缝擦除
540C++人工智能
系统基于多目相机完成溜井扫场与标定,结合目标检测算法识别石头、破碎机、栅栏、车辆、人员等目标信息;下位机根据识别结果完成自主路径规划、破碎、推石、扫石及人员/车辆避障,并通过CAN通信控制破碎机执行作业;上位机实时接收并展示破碎次数、人员进入次数、车辆进入次数、石头层高等关键数据,同时支持多路RTS
1080C++音视频多媒体
点云智能分割产品系统
本项目基于PointNet/PointNet++实现点云的高精度分割与分类,核心功能覆盖全流程开发。搭建Ubuntu+PyTorch环境,支持点云数据加载、预处理、标注、训练与推理;借助CloudCompare完成点云裁剪、标注、合并与导出,实现自定义数据集制作;通过脚本自动分离点云坐标与标签,构建
1260C++机器人
1.基于ROS2Humble搭建机器人通信框架,实现多节点分布式开发,支持传感器数据实时采集与传输;2.集成YOLOv8目标检测算法,实现对行人、车辆、障碍物等多类目标的实时识别与跟踪,检测帧率稳定在30FPS以上;3.提供目标坐标输出、ROS话题发布功能,可直接对接机器人导航、避障等上层模块,支持
1010C++人工智能
项目包含视频接入与解码模块、GStreamer实时推流与处理模块、AI目标检测模块、目标跟踪模块、告警与事件管理模块、设备配置管理模块、Web可视化展示模块等。系统支持多路摄像头/RTSP视频接入,能够在嵌入式设备侧完成图像采集、解码、预处理、目标检测与连续跟踪,并将识别结果、轨迹信息和告警事件实时
1160C++人工智能
1、算法部分:基于PaddlePaddle,在官方指定数据集上进行打榜,所有器官分割任务平均dice系数达到0.94232、软件部分:基于WEB的3D医疗数据解析平台,其中包含医疗数据的导入、分割、可视化和数据分析功能四大基础功能,且飞桨模型可在本地或云端部署进行推理。另接入百度文心大模型用于医嘱格
800C++人工智能
1.亚像素级特征测量:深度集成Halcon(HalconCpp),实现基于形态学与高斯平滑的1DMetrology边缘测距,以及基于形状的模板匹配,实现亚像素级圆/靶标提取。2.视觉抓靶与刚体对齐(Rigid2DAlign):内置视觉偏差计算引擎,支持多点靶标识别并求解最佳平移与旋转矩阵(XYθ)。
1480C++智能硬件
项目包含完整的训练与评估流程,核心模块包括:1.基于UnrolledADMM思想构建的可展开重建网络2.自定义C++/CUDA算子实现投影与反投影加速3.PyTorch模型训练框架与多实验配置管理4.支持多阶段参数学习与可学习正则化模块5.自动化评估脚本输出PSNR、SSIM等指标6.系统采用模块化
1050C++人工智能
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